Der Schlüssel zur Schatzkiste
Innovative Forschungsansätze und Technologien wie Graphdatenbanken helfen bei infas 360, aus Big Data verwertbares Wissen zu generieren.
Big Data ist eigentlich nicht mehr als ein allgemeiner Begriff, der für die Beschreibung umfangreicher Mengen unstrukturierter und semi-strukturierter Daten verwendet wird. Diese werden im Zuge der Digitalisierung und insbesondere auch der verstärkten Nutzung mobiler Medien in großen Mengen erzeugt und stehen heute aus vielfältigen Quellen zur Verfügung. Ihre Analyse liefert – soweit die Theorie – umfassende Antworten auf sämtliche unternehmerische oder gesellschaftliche Fragestellungen. In letzter Zeit hat sich der Hype um Big Data jedoch deutlich abgekühlt, manch ein aufwändiges Projekt brachte nicht die gewünschten Resultate und bei potenziellen Nutzern herrscht teilweise eine gewisse Ratlosigkeit.
Das bedauert Michael Herter: „Big Data ist eine Schatzkiste, die – intelligent und datenschutzkonform verarbeitet – unendlich viel aktuelles Wissen über Märkte und Zielgruppen offenbart“, so der Geschäftsführer der infas 360 in Bonn, der sich seit vielen Jahren mit der Erfassung, Analyse und Aufbereitung von (Geo-)Daten befasst. Allerdings seien mit der Fülle der Daten und deren unterschiedlicher Qualität auch die Anforderungen an die Marktforschung gewachsen. „Um aus der Vielfalt vorhandener Informationen tatsächlich zielführende Ergebnisse abzuleiten, ist eine hohe Datenkompetenz und vor allem ein interdisziplinärer Ansatz zwingend erforderlich“, sagt Herter. Sprich: Man muss wissen, welche Daten zu einer bestimmten Fragestellung überhaupt Aufschluss geben können, wie sie zu bewerten sind und welche Informationen man gegebenenfalls zusätzlich benötigt, um substanzielle Ergebnisse zu gewinnen. Und es gilt, so der Experte, die methodischen Grenzen zwischen den vielen unterschiedlichen Verfahren der Datengewinnung und -analyse zu überwinden.
Smart Research als neuer Marktforschungsansatz
Unten: Beispiel für Geo-Relationen, die durch Graph Analytics aufgedeckt und dargestellt werden können.
Bei infas 360 wird dieser integrierte Forschungsansatz unter dem Begriff „Smart Research“ zusammengefasst. Im Kern geht es dabei um eine intelligente Zusammenführung und Analyse vielfältiger, heterogener Informationen. „Das Ziel ist immer, die realen Aktivitäten und Bedürfnisse der jeweilige Zielgruppe so genau wie möglich nachzuvollziehen“, erläutert Michael Herter. Und diese bilden sich nun einmal auf sehr vielfältige Weise ab. Daher kommen vorhandene Markt- und Geodaten ebenso zum Einsatz wie die Informationen und Kennziffern aus dem CRM des beauftragenden Unternehmens oder Primärdaten aus der Marktforschung. Auch hinsichtlich der Methoden bestimmt Vielfalt den Research- Prozess: CRM Analytics, Geomarketing, moderne datenbankgestützte Verfahren wie Graph Analytics (siehe unten) und klassische Marktforschung werden einbezogen. Der Nutzen ist für Michael Herter evident: „Für viele unternehmerische Fragen lassen sich bereits durch die Auswertung und Anreicherung vorhandener Daten hinreichende Antworten finden. Falls Befragungen erforderlich sind, erreicht man schon im Vorfeld eine optimierte Zielgruppenauswahl und ermöglicht spezifischere, relevantere Fragestellungen. Die Marktforschungsergebnisse schließlich werden durch das Hinzuziehen von und den Abgleich mit bestehenden Daten deutlich geschärft.“ Ein Beispiel hierfür sind innovative Geomarketing- Verfahren wie die „Small Area Methoden“, mit denen Stichproben auf größere Marktgebiete übertragen werden können. Eine anschließende „Zwillingssuche“ ermöglicht dann zum Beispiel die Prognose und Abbildung ganz konkreter Marktpotenziale für den Auftraggeber.
Graphdatenbanken und Graph Analytics
Die neuen Forschungsansätze bei infas 360 beziehen explizit auch den technologischen Wandel in der Datenverarbeitung und -analyse mit ein. Dies gilt speziell im Bereich Datenbanken. „Bei der Auswertung und Darstellung komplexer Datenzusammenhänge aus unterschiedlichen Quellen stoßen relationale Datenbanksysteme mittlerweile an ihre Grenzen“, erläutert Michael Herter. Heute kommen deshalb vielfach sogenannte Graphdatenbanken zum Tragen, die Graphen benutzen, um stark vernetzte Informationen darzustellen und abzuspeichern. Ein solcher Graph besteht aus Knoten und Kanten als Verbindungen zwischen den Knoten. Die Knoten sind in der Regel Personen oder Unternehmen. Die verbindenden Kanten lassen sich beliebig mit sogenannten „Properties“ (Beziehungsmerkmalen) qualifizieren, so etwa „kennt“, „kauft bei“ oder „liefert an“, „ist oder war zuvor angestellt bei“. Die neue Disziplin Graph Analytics verknüpft auf Basis dieser Technologie beliebige Datenquellen. Im Einsatz spezieller Algorithmen können dann innerhalb dieser Datenbanken aus unstrukturierten Informationen in Echtzeit komplexe Beziehungs-Netzwerke berechnet und anschaulich visualisiert werden.
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Georaster, amtliche Marktdaten, mikrogeographische Informationen auf
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„Für Unternehmen wie Google, Facebook oder Linked In ist diese Datenbanktechnologie heute unverzichtbar“, weiß Michael Herter. Auch bei infas 360 werden gegenwärtig jeden Monat Terabyte an Daten in Graphdatenbanken integriert. Außerdem investiert das Unternehmen mit Partnern in die Neugründung der Business Network Solutions GmbH (BNS), ein Bonner Start-Up, das sich auf die Anwendung solcher Graphdatenbanken spezialisiert hat. Aktuell nutzt BNS die Technologie, um verfügbare Wirtschaftsinformationen so miteinander zu verbinden, dass daraus ein möglichst vollständiges und transparentes Beziehungsnetzwerk aus Unternehmen, Eigentümern, Managern und Mitarbeitern entsteht. Künftig will man diese Wirtschaftsdaten mit weiteren Branchen-, Geo-, Markt- und Consumerdaten verknüpfen, so dass eine umfangreiche Wissensdatenbank mit entsprechenden Recherche-Tools entsteht. Der kundenspezifische Einbezug von CRM-Daten stellt ein weiteres großes Anwendungsfeld dar. Besonders der Einsatz von Geodaten verspricht nach Ansicht von Michael Herter dabei einen hohen Erkenntnisgewinn. Die wichtigen räumlich-zeitlichen Informationen und Beziehungen zwischen Unternehmen, Personen und deren Verhalten (Wer ist wann wo und tut dort was?) kann man in Graphdatenbanken abspeichern und analysieren. „Das bedeutet, dass man theoretisch alle Ereignisse zueinander in eine (räumliche und zeitliche) Beziehung setzen kann“, sagt Herter. Bei infas 360 entwickelt man daraus qualitativ neue Analysen, zum Beispiel zum Einkaufs- und Freizeitverhalten sowie zur gesamten Lebensrealität von Zielgruppen, wie etwa der Vernetzung von Arbeiten und Wohnen, von Freizeit- oder Mobilitätsverhalten und vielem anderen mehr.
Michael Herter ist überzeugt, dass die „Schatzkiste“ Big Data mit den genannten Ansätzen für den Kunden geöffnet werden kann. Der GraphExplorer, die von infas 360 entwickelte Graphdatenbank-Anwendung, wurde soeben erstmals auf der Fachveranstaltung Research and Results präsentiert.